1. 数据仓库建设：负责可信数据空间的数据仓库建设，设计分层数据模型（ODS/DWD/DWS/ADS），支撑多源异构数据的统一存储与管理； 2. ETL流水线研发：研发ETL数据流水线，实现数据采集、清洗、转换、加载的全流程自动化，保障数据时效性与质量； 3. 数据治理落地：推进数据治理体系落地，包括数据标准、元数据管理、数据质量监控、数据血缘追踪，提升数据可信度； 4. 智能问数研发：研发智能问数能力，基于大模型实现自然语言到SQL的转换，降低数据使用门槛，提升数据消费效率； MCP数据服务：负责MCP（Model Context Protocol）数据服务研发，实现数据资产对大模型/智能体的标准化开放与安全调用。 1、本科及以上学历，计算机、大数据、软件工程相关专业； 2、熟练掌握Java/Python/Scala中至少一门编程语言，熟悉大数据技术栈，了解Hadoop/Spark/Flink等计算框架，了解数据仓库建模理论，熟悉SQL与关系型/非关系型数据库； 3、具备良好的数据思维与工程实践能力，对数据中台与数据治理有浓厚兴趣； 4、具备良好的学习能力与团队协作精神； 5、有数据仓库建设或ETL开发实习经验者优先，了解数据治理、数据安全、隐私计算相关技术者优先，有大模型应用开发或Text-to-SQL项目经验者优先。